Weights & Biases

Weights & Biases genellikle W&B veya WandB olarak kısaltılır), veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendislerinin model geliştirme iş akışlarını kolaylaştırmak için tasarlanmış kapsamlı bir Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) platformudur. Geliştirici odaklı bir araç olarak, deneyleri izlemek, veri kümelerini ve modelleri sürümlemek ve performans metriklerini gerçek zamanlı olarak görselleştirmek için merkezi bir kayıt sistemi görevi görür. Yapay zekanın karmaşık ortamında , eğitim çalışmalarının tekrarlanabilirliğini ve görünürlüğünü korumak çok önemlidir. Weights & Biases , hiperparametreleri, sistem metriklerini ve çıktı dosyalarını otomatik olarak kaydederek bu sorunu Weights & Biases ve ekiplerin farklı deneyleri karşılaştırmasına ve en iyi performans gösteren yapılandırmaları verimli bir şekilde belirlemesine olanak tanır.

Makine Öğreniminde Temel Yetenekler

Weights & Biases in temel değeri, derin öğrenme modellerinin genellikle kaotik olan eğitim sürecini organize etme yeteneğinde Weights & Biases . PyTorch gibi popüler çerçevelerle doğrudan entegre olan bir dizi araç sunar. PyTorch ve Ultralytics ekosistemi gibi popüler çerçevelerle doğrudan entegre olan bir dizi araç sunar.

• Deney Takibi: Bu özellik, öğrenme oranı, toplu iş boyutu ve model mimarisi gibi tüm yapılandırma parametrelerini kaydeder. Ayrıca, zaman içindeki kayıp fonksiyonları ve doğruluk gibi dinamik metrikleri de kaydeder ve bunları etkileşimli grafikler halinde sunar.
• Hiperparametre Optimizasyonu: W&B Sweeps, hiperparametre ayarlama sürecini otomatikleştirir. Farklı parametre kombinasyonlarını keşfederek, kullanıcılar manuel müdahale olmadan Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) gibi model performans metriklerini en üst düzeye çıkarabilirler. W&B Sweeps, farklı parametre kombinasyonlarını keşfederek, kullanıcılar manuel müdahale olmadan Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP) gibi model performans metriklerini en üst düzeye çıkarabilirler.
• Artefakt Yönetimi: Tam soy izlemeyi sağlamak için, W&B Artefaktları sürüm kontrolü veri kümelerini ve model kontrol noktalarını yönetir. Bu, kullanıcıların belirli bir modeli üreten veri sürümünü tam olarak izlemelerine olanak tanır ve bu, sağlam model izlemenin önemli bir bileşenidir.
• Sistem İzleme: Platform, aşağıdakiler dahil olmak üzere donanım kullanımını izler GPU kullanımı, bellek tüketimi ve sıcaklık dahil olmak üzere donanım kullanımını izler. Bu, darboğazları belirlemeye ve hesaplama yoğun eğitim oturumları sırasında verimli kaynak tahsisi sağlamaya yardımcı olur.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Weights & Biases , bilgisayar görme ve NLP çözümlerinin dağıtımını hızlandırmak için çeşitli endüstrilerde yaygın olarak Weights & Biases . .

1. İşbirliğine Dayalı Araştırma ve Geliştirme: Büyük AI araştırma ekipleri, W&B'yi kullanarak deneysel sonuçları anında paylaşır. Örneğin, otonom araç algılama sistemi geliştiren bir ekipte birden fazla mühendis, farklı nesne algılama mimarilerini eğitebilir. W&B, bu çalıştırmaları tek bir gösterge panosunda toplar ve ekibin, hangi mimarinin uç durumları en iyi şekilde ele aldığını işbirliği içinde analiz etmesini sağlayarak daha hızlı yineleme döngüleri oluşturur.
2. Üretim Modeli Bakımı: Üretim kalite kontrolü gibi endüstriyel ortamlarda, modellerin veri sapmasını önlemek için yeni verilerle periyodik olarak yeniden eğitilmesi gerekir. W&B, mühendislerin aday üretim modelinin performansını mevcut temel modelle karşılaştırmasına yardımcı olur ve yalnızca üstün hassasiyet ve geri çağırma özelliğine sahip modellerin kenara yerleştirilmesini sağlar.

Ultralytics YOLO ile Entegrasyon

Weights & Biases Ultralytics arasındaki entegrasyon Ultralytics nesne algılama, segmentasyon ve poz tahmin görevleri için zengin görselleştirmeler sağlar. YOLO26 gibi modern bir modeli eğitirken, entegrasyon otomatik olarak metrikleri, sınırlayıcı kutu tahminlerini ve karışıklık matrislerini kaydeder.

Bu snippet, otomatik günlük kaydı özelliklerinden nasıl yararlanılacağını gösterir. İstemciyi yüklemekle, eğitim süreci sonuçları bulut ile senkronize eder.

from ultralytics import YOLO

# Ensure the wandb client is installed
# pip install wandb

# Load the YOLO26 model (latest generation)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset
# The integration automatically detects wandb and logs metrics
model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, project="YOLO26_Experiments", name="run_01")

Ayırt Edici Özellik: Platform ve Sinir Ağı Parametreleri

"Weights & Biases" platformunu, temel sinir ağı kavramları olan ağırlıklar ve önyargılardan ayırmak önemlidir. .

• Weights and Biases Parametreler): Bir sinir ağında, "ağırlıklar" nöronlar arasındaki bağlantının gücünü belirleyen öğrenilebilir parametrelerdir ve "önyargılar" aktivasyon fonksiyonunun kaydırılmasını sağlayan ek parametrelerdir. Bunlar, geri yayılım sırasında optimize edilen matematiksel değerlerdir.
• Weights & Biases Platform): Bu, bu sayfada ele alınan harici yazılım aracıdır. Platform, analiz weights and biases sinir ağının weights and biases değerlerini ve gradyanlarını izlerken, matematiksel bileşenlerin kendisi değil, eğitim verileri ve sürecinin üzerinde yer alan bir yönetim katmanıdır. .

Deney takibi ile birlikte açıklama ve dağıtım dahil olmak üzere tüm yaşam döngüsünü yönetmek isteyen kullanıcılar için, Ultralytics , Weights & Biases tarafından sağlanan ayrıntılı metrik günlüğünü tamamlayan güçlü araçlar da sunmaktadır.